Pull to refresh
122.37

А вот робот-турникет, который узнаёт вас в лицо

Reading time 7 min
Views 56K

Так вас видит робот

Турникеты, запоминающие лица, уже испытаны в ФСО, аэропорту Норильска и в нашем офисе. Они узнают вас в солнцезащитных очках, шапке-ушанке и отличат вас от вашего брата-близнеца. Но начнём с самого начала.

В каждой системе есть промежуточный агент, с которым идёт сверка: это может быть карта с ключом, радиобрелок и так далее. Эта штука создаёт массу проблем, потому что может потеряться, по ней может пройти другой и так далее. Плюс, когда в бизнес-центре много арендаторов — это вообще настоящий ад с форматами карт-ключей.

Логично, что сверять надо без промежуточного агента, если есть такая техническая возможность. К сожалению, сверка по отпечаткам (они-то всегда с собой) не даёт нужной точности: тут или ложные срабатывания, или банальный порез, грязь и всё такое.

Что ещё есть у человека такого, что достаточно уникально и при этом не особо подвергается изменениям? Лицо. Но лицо меняется и меняется нечётко: до последних лет для решения этой проблемы не хватало огромного количества вычислительных мощностей. Сейчас проблема решена, и 3D-распознавание лица позволяет использовать именно его вместо ключа.

Почему лицо лучше пальцев?


  • Как и пальцем, лицом нельзя поменяться со сменщиком. Оно не теряется.
  • Оно не меняется. Точнее, меняется в рамках некоего широкого временного коридора, но куда реже отпечатков пальцев, и обладает большим количеством «опорных точек».
  • Лицо распознаётся в 3D: это значит, что даже грязь не помеха.
  • Лицо содержит больше информации: остаётся запас на всякие царапины, порезы и синяки.
  • Можно отсканировать без контакта.
  • Обычно лицо заранее открыто: палец надо подносить, доставать руки из карманов, снимать перчатки и так далее. Это лишние секунды на КПП.
  • Старые сканеры отпечатков можно обойти с чужим пальцем в кармане, но с лицом такой фокус не выйдет.


КПП с очередью


Ещё одна вещь, где распознавание по лицу оказывается полезным — это КПП под «DDoS-атакой». Обычно такое случается на больших предприятиях за 5 минут до начала смены. В этот момент через КПП ломится огромное количество сотрудников, которые стараются пройти как можно скорее. При этом у кого-то жесткие требования по отсутствию опозданий на рабочее место, кто-то поменялся карточкой со своим сменщиком, так как собственная утеряна, кто-то просто старается пробежать быстрее, чтобы не ждать. При таком потоке охрана на КПП физически не успевает сравнить лица одновременно пробегающих через несколько турникетов людей и фотографии из базы данных (если они вообще выводятся сотруднику охраны).

Итог обычно один — контроль посредственный, большое количество фальсифицированной информации о проходах. Либо контроль хороший, но сотрудники-потеряшки (как в нашем офисе) вынуждены тратить дополнительное время утром, чтобы получить временный пропуск на один день. Недоволен либо сотрудник, которого, как он думает, откровенно троллит охрана, либо охрана, которая отвечает за пропущенных по разовым пропускам людей.


Проход сотрудника в офис

Решение


Как-то мы раз выяснили, что сотрудники одного крупного музейного центра проходят в архивы и другие особо охраняемые помещения безо всякой карточки-пропуска (надо сказать, уровень охраны там почти как в оборонке). Изучили вопрос, познакомились с оборудованием.

Выяснилось, что одна точка прохода и контроля требует установки одного сканера на специальной подставке на строго определенной высоте. Также нужен один вычислительный модуль, который обеспечивает всю математику процесса распознавания. Внутри сканера размещается устройство структурированной подсветки, которая накладывает на лицо человека невидимую глазу координатную сетку.

Установленная внутри сканера камера высокого разрешения с фиксированным фокусным расстоянием обеспечивает съемку наложенной сетки. Мозги этого процесса, размещенные в вычислительном модуле, анализируют данные, полученные с телекамеры, учитывают все изгибы световых лучей, рассчитывают отклонения от исходной координатной сетки и по разнице строят векторную модель.

При построении векторной модели или шаблона лицо разбивается на сегменты, каждый из них отвечает за более или менее значимую для алгоритма часть лица. Например, сегмент, в котором расположен нос – наиболее выдающаяся часть лица – всегда имеет наибольшее значение весового коэффициента для алгоритма, это опорная область, по которой строится весь шаблон. А глаза, наоборот, не учитываются при построении шаблона, область рта также имеет меньшее значение весового коэффициента. Таким образом, внутри шаблона лицо человека похоже на «лоскутное одеяло»: карту с разными весовыми коэффициентами.

«Сырое» лицо есть в самом начале топика.

В вычислительном модуле хранится 3D-шаблон, его можно покрутить в пространстве, осмотреть с разных сторон. Этот шаблон впоследствии будет использоваться для сравнения с лицом человека в момент прохода через точку доступа (турникет, дверь).
При проходе зарегистрированных людей в процессе распознавания могут возникать ситуации, когда два человека чем-то похожи. Они будут похожи не только для тех людей, кто на них смотрят, но и для системы, которая в процессе сравнения шаблона из базы и стоящего перед сканером человека выдаст результат совпадения, например, 25-35%. При таком значении совпадения система не пропустит человека, однако, в базе данных останется запись о том, что кто-то, похожий на зарегистрированного Петра Николаевича, пытался пройти в 9 часов 47 минут. Таким образом, мы подходим к понятию порога распознавания, то есть процентному значению совпадения полученной маски и хранящегося шаблона. Изменяя данный параметр в настройках системы, можно снижать или повышать уровень безопасности на охраняемом объекте.

Тесты


Для начала мы решили попробовать систему прямо на себе в своём немаленьком офисе, до кучи полном изобретательных айтишников.

Инсталляция требует аккуратного позиционирования устройства – слева другие турникеты, и мы не хотим, чтобы в поле зрения попадали люди, проходящие через соседнюю точку прохода. Поэтому все вымеряем, выверяем, проверяем и, наконец, понятно, как будет устанавливаться сканер.

Проходная:


Разметка крышки турникета под установку стеллы:


Последний штрих перед креплением опорной пластины доверяем, конечно же, аккуратной девушке:


И вот сканер установлен:


Тестовый проход сотрудника через обновленную систему контроля доступа:


На фотографии девушка стоит только для понимания того места, где делается кадр. На практике можно просто идти на турникет: достаточно посмотреть в камеру в процессе спокойного движения, и система мгновенно отсканирует и построит лицо человека, создаст 3D-модель и сравнит с шаблонами из базы.

В нашем случае сравнение происходит в режиме идентификации – модель сравнивается со всеми шаблонами из базы. Однако, можно настроить систему для работы в режиме верификации, и тогда к каждому пропуску будет привязан личный шаблон сотрудника. Это позволит поднять режим защиты и ускорить процесс обработки данных системой контроля и управления доступом.

Вскоре после установки системы все желающие прошли регистрацию и теперь могут не испытывать стресс, теряя время на получение временного пропуска, если забыли его дома. Уже более 450 разных людей используют вместе с нами идентификацию по лицу.

Как и к любой новой системе, к этому решению приходится привыкать. Мы разные – высокие и миниатюрные, хмурые и веселые, мы приходим в разную погоду и с разными прическами. Но системе 3D-распознавания это не страшно. Милые девушки могут не бояться, что их не пропустят, если они вдруг изменили прическу, если появилась челка, или если они не сняли солнцезащитные очки при входе в здание – система все равно узнает и впустит в офис. А молодые люди могут не переживать из-за сбритых или наоборот отпущенных на свободу усов и бород.

Суровые условия эксплуатации решение также выдерживает: система уже не один месяц работает в Норильском аэропорту, где климат требует основательного утепления, шапок-ушанок и других головных уборов. Но даже это не мешает ей узнавать и впускать сотрудников службы авиационной безопасности.

А еще система проверялась сотрудниками ФСО в Кремле, где и было проверено, как она работает с близнецами. На стандартном пороге распознавания система показала себя отлично – близнеца не пропустила!

Пожалуй, осталось сказать несколько слов о возможности быстрого развертывания и о стоимости решения. Даже за небольшой срок в пару месяцев мы уже успели свозить систему на несколько демонстраций и презентаций, в том числе на выставку Иннопром-2012. Самым долгим этапом из всего процесса развертывания системы распознавания на стенде выставки был перелет Москва-Екатеринбург. А дальше на подготовленном месте для установки у меня ушло 30 минут на то, чтобы установить демонстрационную стеллу со сканером и монитором, подключить несколько кабелей и убедиться, что система ожила и готова пропускать гостей, которые прошли регистрацию.


Стенд компании КРОК на выставке Иннопром-2012 в г.Екатеринбург

Стоимость


Для того, чтобы создать одну полноценную точку прохода с возможностью идентификации как на входе, так и на выходе, а так же обеспечить условия для правильной и точной регистрации людей, потребуется около 60 000$ на оборудование и на монтаж. Стоимость монтажа рассчитывается в зависимости от условий инсталляции и интеграции в существующую систему контроля доступа, либо создания такой системы с нуля.

И наконец, возвращаясь к исходным задачам, видно, что система подойдет для административно-офисных и деловых центров, где многообразие карт доступа арендатора никак не будет влиять на удобство прохода, ведь лицо у нас всегда с собой. Арендаторы не несут дополнительных расходов, а процесс регистрации новых сотрудников службой безопасности офисного здания займет буквально секунды.

На промышленных предприятиях с системой распознавания управляющая компания может быть уверена, что проходящий рабочий Степан Николаевич действительно Степан Николаевич, а почтенный заслуженный конструктор завода может не опасаться забыть карту, и ему не придется платить штраф за опоздания на работу (как было бы, если бы особо строгая охрана отправила домой за пропуском).

Ну а наши сотрудники довольны, что в стремительном забеге от дома на работу им не приходится разыскивать пропуск в недрах необъятных женских сумочек и увесистых портфелей с гаджетами.

P.S. Обновление топика: возникло много вопросов в комментариях по алгоритму. Поясню, почему мало деталей и какие есть ограничения у системы.

Исторически компания-разработчик данного решения занималась разработкой 3D-сканеров для архитектурно-музейных ценностей с целью последующего воссоздания модели на 3D-принтере. А в этой области применения требуется очень точное создание шаблона, то есть на протяжении примерно 8 лет разработчики совершенствовали и совершенствовали свои алгоритмы в области 3D-сканирования. Затем возникла мысль применить наработки в области биометрического распознавания, и последовало еще несколько лет, в ходе которых алгоритм претерпел ряд подходов и изменений в способе наложения координатной сетки и способу обработки данных, полученных в результате сканирования.

Так как в составе системы присутствует телекамера высокого разрешения, а область расположения человека перед сканером все-таки должна быть ограничена, иначе установленный на одном турникете сканер начнет захватывать человека от соседнего турникета, то и телекамера работает только в фиксированном коридоре расположения человека. Уже это необходимое ограничение накладывает ограничение по освещенности лица человека – оно не должно быть пересвечено, таким образом, мы приходим к ограничению работы системы только внутри помещения с желательной постоянной освещенностью. Следующее ограничение работы системы касается открытости лица хотя бы на 65-75%, то есть закрытое лицо маской, где видны только глаза, не подходит. Такого человека система не пропустит. Еще одно ограничение касается слишком активной мимики – гримасничать и улыбаться от уха до уха в момент распознавания не получится. Человек должен сохранять нейтрально-спокойное выражение лица, легкая улыбка допустима.

Что же касается еще более детального описания алгоритма, то оно, как вы понимаете, является закрытыми данными компании-разработчика.
Tags:
Hubs:
+53
Comments 139
Comments Comments 139

Articles

Information

Website
croc.ru
Registered
Founded
Employees
1,001–5,000 employees
Location
Россия